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Algebraic Graph Algorithms: A Practical Guide Using Python (Undergraduate Topics in Computer Science)
This textbook discusses the design and implementation of basic algebraic graph algorithms, employing matroids whenever possible.
Algebraic Graph Algorithms: A Practical Guide Using Python (Undergraduate Topics in Computer Science)
Artigo n.º: 88672305

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O que se Destaca

Practical Approach
Focuses on hands-on applications of algebraic graph algorithms, making complex concepts accessible and directly applicable for undergraduate students learning Python.
Comprehensive Content
Covers a wide range of topics within graph algorithms, from theory to practical implementation, ensuring students have a thorough understanding and can tackle real-world problems.
Learning Resources
Includes exercises, examples, and case studies that reinforce learning, providing students with valuable practice to master algorithms and enhance programming skills in Python.

Detalhes do produto

Compre Algebraic Graph Algorithms: A Practical Guide Using Python (Undergraduate online ao melhor preço na Ubuy Portugal. Obtenha ofertas, descontos e opção de entrega rápida.
  • This textbook discusses the design and implementation of basic algebraic graph algorithms, and algebraic graph algorithms for complex networks, employing matroids whenever possible. The text describes the design of a simple parallel matrix algorithm kernel that can be used for parallel processing of algebraic graph algorithms. Example code is presented in pseudocode, together with case studies in Python and MPI. The text assumes readers have a background in graph theory and/or graph algorithms.
Publisher Springer
Publication date November 18, 2021
Edition 2021st
Language English
Print length 234 pages
ISBN-10 3030878856
ISBN-13 978-3030878856
Item Weight 12.9 ounces (365.72 grams)
Dimensions 6.1 x 0.54 x 9.25 inches (15.5 x 1.4 x 23.5 cm)
Part of series Undergraduate Topics in Computer Science

Quem Deverá Comprar?

Suitable For
  • Undergraduate Students

    Ideal for students studying computer science, especially those focusing on algorithms and graph theory in their curriculum.

  • Self-learners

    Great for individuals eager to learn graph algorithms independently using Python, enhancing both programming and mathematical skills.

  • Educators

    Useful for instructors seeking a comprehensive resource on graph algorithms to enhance their teaching materials and courses.

Not Suitable For
  • Beginner Programmers

    Not suitable for individuals without prior knowledge of Python or programming concepts, as it assumes foundational proficiency.

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Discrete Mathematics Editorial Review

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Prós

  • Comprehensive coverage of algorithms
  • Practical examples in Python
  • Accessible for undergraduate students
  • Well-structured and easy to follow
  • Rich illustrations and diagrams

Contras

  • Limited advanced topics

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